随着互联网技术和数字化生存带来的众多商业模式创新，企业不断加速数字化转型，挖掘数据价值、指导业务决策，而高效流畅的协同能力却成为了企业组织管理和数据驱动的瓶颈。在数据研发团队内部建立起横向协同机制能够大幅提升团队工作效能，已成为了共识。

然而，在企业数字化团队中，由于历史的生产资料都散落在团队成员个人的设备中，随着人员流动经常会出现既往成果流失的情况；同时，由于缺乏成果的复用途径，当遇到相似场景分析时，算法人员仍需要从零开始编写代码，而不是在之前的基础上推进迭代。这些不仅会给团队带来很多不必要的资源浪费，也会对企业的数字资产安全造成威胁。

因此，做好对代码文件、分析报告、算法模型等成果的管理沉淀，是资源利用最大化，提升团队整体效能的重要机制。针对这一场景，本文将通过某企业真实案例及对应数据科学协同平台 ModelWhale 所提供的解决方案作深入解析。

“重复造轮”的困扰

伴随着电子商务的冲击，以服装零售为主营业务的 B 公司现阶段进入了扩张瓶颈期。为了应对竞品对手和多业态市场的压力，企业希望能结合大数据对客户行为模式与特征建模分析，以更全面地了解客户，指导业务决策。然而，尽管目前企业的数字化团队主要只负责对线下不同地区各个门店的业务数据以及各时间段公司整体的营运数据汇总整合、制作报表，或做一些相对基础的可视化分析的工作，但由于数据来源复杂且数据规模量较大，已经几乎占据了团队全部的工作时间。

要让数字化团队投入时间挖掘更多数据价值，就需要整体提高团队的效率。就 B 公司而言，尽管线下门店众多，但其产生的数据几乎都是同类型的，且以指导业务为目的数据分析过程也会比较雷同。横向来说，只要对一家门店的数据形成标准化分析流程，其他门店也能同样适用；纵向来看，未来的数据分析也可以在现有分析流程之上进行迭代。导致数字化团队重复造轮子的原因正是因为过往的分析流程没有被提取出来，已解决的问题、已产生的成果也没有进行很好的结构化沉淀。

ModelWhale 的解决方案

作为数据科学云平台，ModelWhale 为分析建模过程中产生的数据、分析流程、模型成果等提供了多重管理路径。

接入线下各门店的多来源数据后，数据人员可将各类销售、营运、库存数据制作成数据集进行分类，便于灵活调用。使用平台内置和自定义的算法代码片段，团队可快速开展数据清洗、可视化分析等数据处理工作；对于常用的代码片段，分析人员也可一键收藏，方便后续复用。

此外，ModelWhale Canvas 拖拽式编程为 B 公司搭建起业务标准化分析流程提供了更敏捷的开发模式。数字化部门可以在 Canvas 里面先基于可视化手段预构模型组件、封装常用分析工作流，然后再转化为 Notebook 进行更精细化的建模工作。基于这种形式，建模工作通常可以快速地推进，在修改部分业务逻辑后，模型服务就能很快上线。同时，低代码开发的模型服务采用参数配置的方式实现，因此后续开发人员只需要修改参数或调整某些模块，便可快速响应其他类似业务指标的开发需求。

Canvas 分析工作流 Flow

完成算法模型的训练后，团队成员可将模型保存到团队的算法库中，并备注好算法说明和适用场景，方便他人后续调取使用。算法团队还可以部署离线预测式的模型服务，定期获取数据库中的新数据，生成对应的分析结果。最后，所有的数据、算法，以及分析过程中产出的代码、数据、文档、视频等，都可以沉淀在团队的知识库中，统一整合、统一授权。成果的结构化整理也可形成持续监测效果，为企业长期的业务决策提供更多支持。

通过 ModelWhale ，数字化团队可以在分析建模的同时自然地实现数字资产的结构化整合沉淀，从生产机制上提高了团队内部整体工作和协同效率。

数字技术的确在重构着这个世界，互联互通的程度更高、更快、也更复杂，建立完善的协同机制是深度挖掘数据价值的核心利器，也是企业应对变化的生存选择。基于 ModelWhale ，企业可实现以生产要素和数字资产为核心的互联互通、高效复用，形成资源聚集的规模效应。

ModelWhale 提供即开即用的云端分析环境，更将数字资产管理、Notebook 交互式 & Canvas 拖拽式编程、建模分析、模型服务、任务及权限管理等功能深度整合，除数据分析建模成果结构化整合沉淀外，可一体化解决企业大数据分析的多种协同问题。过去5年来，来自气象、医药、制造、金融、新零售等多个领域的先进企业都与 ModelWhale 进行深入合作。ModelWhale 综合各类业务场景，持续升级产品功能，完善全方位服务体系，欢迎更多组织共同交流沟通。

ModelWhale 数据科学协同平台将帮助企业突破瓶颈，为数字化转型提供高效协同最佳实践。

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责任编辑：kj005